图像处理——如何处理不同格式和深度的图像确保清晰度满足要求

1、有些模型只识别.jpg或.png格式的图像，如何将其他格式转换成.jpg或.png格式，且尽可能降低图像质量损失？解决方案如下：

import cv2image = cv2.imread('source.tif')num_jpg = 100
# num_jpg表示图像质量，取值0~100，值越大，图像越清晰，占用内存也越大
cv2.imwrite('target.jpg', image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), num_jpg])num_png = 9
# num_png表示压缩级别，取值0~9，值越大，图像压缩程度越大，占用内存越小，清晰度变化不明显
cv2.imwrite('target.png', image, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), num_png])

2、原始图像是16位的，如何确保读取、显示、保存时还是16位的？对比发现，cv2比Image和plt功能强：
Image 读取OK 显示NG 保存OK
cv2 读取OK 显示OK 保存OK
plt 读取OK 显示OK 保存NG

import numpy as np
from PIL import Image# 读取图像
image = Image.open('source.tif')
# 无法显示图像，显示一片空白
image.show()
# 可以是.png/.tif/.tiff后缀，但不可以是.jpg后缀，否则16位被压缩为8位
image.save('source.png')
# 打印图像
image = np.array(image)
print(image)

import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('source.tif', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 正常显示图像，灰度值为16位，如果显示器是8位的，color值也是8位的
# x,y = pyautogui.position()
# color = pyautogui.screenshot().getpixel((x,y))
cv2.imshow('source',image)
cv2.waitKey()
# 可以是.png/.tif/.tiff后缀，但不可以是.jpg后缀，否则16位被压缩为8位
cv2.imwrite('source.png', image)
# 打印图像
print(image)

import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image = plt.imread('source.tif')
# 正常显示图像，灰度值为16位，如果显示器是8位的，color值也是8位的
# x,y = pyautogui.position()
# color = pyautogui.screenshot().getpixel((x,y))
plt.imshow(image,'gray')
plt.show()
# 无论是.png/.tif/.tiff后缀，还是.jpg后缀，都直接保存为32位
plt.imsave('source.png', image)
# 打印图像
print(image)

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